最好的 LLM 评估 AI 工具

Plurai是一个AI代理信任平台，通过仿真、评估和防护栏加速生产级代理的开发。它能显著降低失败率、策略违规和成本，相比大型语言模型优势明显。

Agenta 是一个开源的 LLMOps 平台，专为团队构建可靠的 LLM 应用程序而设计。它将提示管理、系统性评估和可观测性集成到单一的协作工作流中，帮助开发人员、产品经理和领域专家从分散的流程转向结构化的开发模式。

Athina 是一个协作式 AI 开发平台，旨在帮助团队以 10 倍的速度构建、测试和监控 LLM 应用程序。它为提示工程、评估、实验、标注和生产监控提供了一套全面的工具。Athina 支持技术和非技术用户，确保无缝协作和高质量、可靠的 AI 系统的部署。

LangWatch 是一个一体化的开源平台，用于监控、评估和优化 LLM 应用。它专注于通过模拟用户环境进行 AI 代理测试，帮助团队在生产前捕获回归和边缘案例。该平台结合了可观测性、评估、优化和护栏功能，以确保 AI 应用的可靠性、安全性和高性能。

Deepchecks 是一个用于评估、验证和监控基于 LLM 的应用程序的端到端平台。它帮助人工智能团队定义、衡量和验证人工智能的进展，通过简化从开发、CI/CD 到生产的整个测试流程，确保发布高质量、可靠的应用程序。

EvalsOne 是一个专为生成式AI应用设计的一站式评估平台。它使团队能够通过一个强大直观的界面，轻松地评估、迭代和优化LLM提示语、RAG流程和AI智能体，确保AI产品既健壮又具竞争力。

一款专为开发者设计的VSCode扩展，旨在简化提示词工程。它支持在代码库中直接并排比较超过40种LLM（如OpenAI、Anthropic、Mistral）的响应，帮助您高效地为任何任务找到最佳模型。

Velvet是一个开发者网关，现已并入Arize AI，专为分析、评估和监控AI功能而设计。它为AI可观测性、LLM追踪和模型性能管理提供了一套全面的解决方案，帮助开发者从开发到生产的全过程构建和完善AI应用。

Ragas 是一个用于评估和测试检索增强生成（RAG）流程的开源 Python 框架。它提供了一套度量标准来衡量 LLM 应用的性能，从上下文检索到答案生成。Ragas 受到 LangChain 和 LlamaIndex 等行业领导者的信赖，通过识别和减轻幻觉、不相关响应等问题，帮助开发者构建更健壮、可靠和准确的 AI 系统。

Keywords AI 是一个专为AI初创公司和开发者设计的全面LLM可观测性与监控平台。它提供统一的API来部署、测试、监控和优化LLM工作流，支持超过200种模型，通过简单的两行代码集成，帮助团队更快地构建和发布可靠的AI功能。

一个面向开发者的平台，用于为AI应用创建可调、快速且经济高效的评分和评估系统。它将定性标准转化为精确的量化指标，用于模型监控、排名和RAG优化。

Basalt 是一个为开发者和产品团队设计的端到端平台，用于构建、评估和监控可靠的 AI 代理。它提供了一套全面的工具，包括自动化评估、A/B 测试、带 AI 助手的提示工程以及对开发者友好的 SDK，确保您的 AI 功能值得信赖并可随时投入生产。

Evidently AI 是一个面向AI产品的综合性测试与评估平台，专注于LLM和ML模型的监控。它通过自动化评估、合成数据生成、持续测试和对抗性攻击，帮助团队确保AI的安全性、可靠性和性能。该平台基于一个强大的开源库构建，专为数据科学家和MLOps工程师设计，用于在问题影响用户前检测幻觉、数据漂移和PII泄漏等问题。

Adaline 是一个为产品和工程团队设计的一站式端到端平台，用于迭代、评估、部署和监控大型语言模型（LLM）。它简化了整个人工智能应用的生命周期，实现了更快的开发、增强的协作以及可靠的AI功能部署。

Confident AI 是一个面向工程团队的 LLM 评估和可观测性平台。由开源库 DeepEval 的创建者打造，它通过全面的指标、回归测试和详细的追踪来帮助基准测试、保障和改进 LLM 应用，确保 AI 性能的稳定性。

RagaAI 是一个全面的人工智能测试与可观测性平台，旨在帮助开发者和企业构建可靠的 AI 应用。它提供了一整套工具，用于观察、评估和调试 AI 代理、大语言模型（LLM）和 RAG 系统。核心功能包括代理测试、实时护栏、合成数据生成和微调能力。RagaAI 支持多模态数据（LLM、计算机视觉、表格数据），致力于自动化整个 AI 质量保障生命周期，从问题检测到解决，确保 AI 部署的稳健性和可信度。

AfterQuery是一家人工智能研究实验室，致力于通过创建高质量、人工生成的训练数据集和无污染的基准测试来推动基础模型的发展。它专注于通过卓越的训练数据和严格的评估来提升模型性能。

promptfoo 是一个全面的大型语言模型（LLM）测试和评估框架。它帮助开发者和企业通过系统性测试、基准评估和AI驱动的红队演练，来比较提示词质量、评估模型性能并增强AI安全性。它支持超过50家LLM提供商，包括本地模型，并提供对开发者友好的CLI，可无缝集成到开发工作流中。

专为AI工程师打造的强大开源框架，用于评估和测试大语言模型（LLM）应用。BenchLLM提供灵活的API和强大的CLI，可构建测试套件、生成质量报告，并将模型评估集成到CI/CD流程中，确保可预测的高质量结果。

getmaxim 是一个全面的生成式AI评估与可观测性平台，专为AI开发团队设计。它使用户能够通过对LLM和RAG管道进行广泛评估、自动化测试以及提供实时生产监控来测试、监控和改进AI应用，从而确保高质量、可靠和负责任的AI。

Giskard 是一个 AI 测试平台，旨在保护和验证基于 LLM 的应用程序。它帮助企业团队在部署前检测并缓解幻觉、安全漏洞、偏见和性能问题等风险。通过自动化测试生成和持续的红队演练，Giskard 确保 AI 代理可靠、安全且合规。